"""
回归估计一个连续值
分类预测一个离散类别
"""
# 图像分类数据集

"""
MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。
我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集
"""
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l

#图像分类数据集
d2l.use_svg_display()#使用svg来显示图片，这样清晰度高一点

#通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
#并除以255使得所有像素的数值均在0和1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
#测试数据集是用来验证模型好坏的一个数据集，不参与训练
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
print(f'{len(mnist_train), len(mnist_test)}')

print(mnist_train[0][0].shape)

#两个可视化数据集的函数
def get_fashion_mnist_labels(labels):  #@save
    """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""
    text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
    return [text_labels[int(i)] for i in labels]

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):  #@save
    """绘制图像列表"""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    axes = axes.flatten()
    for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
        if torch.is_tensor(img):
            # 图片张量
            ax.imshow(img.numpy())
        else:
            # PIL图片
            ax.imshow(img)
        ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
        ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
        if titles:
            ax.set_title(titles[i])
    return axes

X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y));
#显示图形
d2l.plt.show()

#读取一小批量数据，大小为batch_size
batch_size = 256

def get_dataloader_workers():  #@save
    """使用4个进程来读取数据"""
    return 4

train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers())

timer = d2l.Timer()
for X, y in train_iter:
    continue
print(f'{timer.stop():.2f} sec')

#定义load_data_fashion_mnist函数
def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):  #@save
    """下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))